안녕하세요 ^^ 드림셀파입니다. T검정은 두 집단의 차이가 통계적으로 유의한 것인지 검증하는 방식이며, 카이스퀘어 검정은 독립성(변수 간 연관성이 있는지), 적합성(실제 표본이 내가 생각하는 분포와 같은지), 동일성(두 집단의 분포는 동일한지) 등을 검정할 때 사용하는 분석기법입니다. 이에 분석의 목적에 따라 다른 기법을 사용하시면 됩니다. 예컨대, 2~30대와 5~60대의 정치 성향에 통계적 차이를 검증하고자 할 때는 T검정을, 흡연과 주량에 연관성이 있는지를 보기 위해서는 카이스퀘어 검정을 사용하시면 됩니다.
카이제곱 검정은 동질성과 상관성을 모두 검정할 수 있습니다. 동질성 연구의 영가설은 집단간 차이가 없다입니다. 각 카테고리별 응답빈도가 사전 설정된 비율과 같다로 이해하셔도 됩니다. 동질성 연구는 카이스퀘어 값과 유의도로 판단합니다. 상관성 연구의 영가설은 두 변수간의관계가 없다입니다. 상관성 연구는 Phi 또는 Cramer's V 값과 유의도로 판단합니다. 카이스퀘어, Phi, Cramer's V가 모두 유의수준이 같습니다. 다만, 2x2와 같은 특정 상황에서 Phi값이 피어슨 상관계수와 같기 때문에 해석에 용이함이 있습니다. 이 부분은 효과크기와 관계되어 있는데요, 2x2 상황에서 상관해석하듯이 Phi값 해석이 된다는 소리입니다. 카이스퀘어보다는 훨씬 낫겠죠. 강사님이 동질성연구와 상관성연구를 헷갈리신 것 아닌가 하는 생각이 듭니다. 유의수준이 같기 때문에 결과적으로는 어차피 같더라도 동질성 연구와 상관성 연구를 명확히 이해하시고 구분해서 사용하시는 것이 좋을 듯 합니다. 저도 댓글 답 드리려고 오래간만에 카이스퀘어 관련 내용 찾아보면서 새로운 내용 많이 배웠습니다.^^ 구글에 cramer's v vs chi-square로 검색하시면 좋은 내용 많이 나옵니다. www.people.vcu.edu/~pdattalo/702SuppRead/MeasAssoc/NominalAssoc.html 여기에도 좋은 내용 많고요, 성태제(2007). 현대 기초통계학의 이해와 적용. 개정5판. 교육과학사. 에도 내용 잘 정리되어 있습니다. 성태제 교수님 책은 개정판이 몇번 더 나왔을 겁니다.
T검정과 카이제곱 검정하고 사용자 측면에서 뭐가 다른지 잘 모르겠어요.
안녕하세요 ^^ 드림셀파입니다. T검정은 두 집단의 차이가 통계적으로 유의한 것인지 검증하는 방식이며, 카이스퀘어 검정은 독립성(변수 간 연관성이 있는지), 적합성(실제 표본이 내가 생각하는 분포와 같은지), 동일성(두 집단의 분포는 동일한지) 등을 검정할 때 사용하는 분석기법입니다. 이에 분석의 목적에 따라 다른 기법을 사용하시면 됩니다.
예컨대, 2~30대와 5~60대의 정치 성향에 통계적 차이를 검증하고자 할 때는 T검정을, 흡연과 주량에 연관성이 있는지를 보기 위해서는 카이스퀘어 검정을 사용하시면 됩니다.
@@드림셀파 아하~ 가르쳐주셔서 감사합니다. 많은 도움되었습니다. 바쁘신 와중에도 답변 주셔서 감사합니다.
진짜 너무너무 도움이 되었습니다ㅜㅜ 감사합니다
카이제곱 옆에 4.079**이것은 어떻게 읽고 해석되나요?
게임중독 예방 빈도와 게임중독 수준의 관계를 카이제곱 검증으로 해보니
관찰된 빈도와 기대되는 빈도의 차이를 나타낸 숫자이에요. 따로 해석할 필요가 없어요. 숫자구나라고 보시면 되요.
중요한건 p값이 0.003으로 유의미하구나 알게 된거죠
중독수준이 예방교육경험에 영향을 줄 수 있다? 이거 맞는 말인가요? 해석할 때는 독립 종속에 대한 언급이 없다면 양방향이 다 된다는건지...
비율차이기 때문에 차이가 있다없다,관계가 있다없다고 해석하는게 맞는것같은데요...
"영향을 줄 수 있다"는 건 잘못된 것 같네요. 중독수준에 따라 예방교육을 경험한 비율이 다르다고 하는게 맞는 표현 같습니다
카이제곱 검정은 동질성과 상관성을 모두 검정할 수 있습니다. 동질성 연구의 영가설은 집단간 차이가 없다입니다. 각 카테고리별 응답빈도가 사전 설정된 비율과 같다로 이해하셔도 됩니다. 동질성 연구는 카이스퀘어 값과 유의도로 판단합니다. 상관성 연구의 영가설은 두 변수간의관계가 없다입니다. 상관성 연구는 Phi 또는 Cramer's V 값과 유의도로 판단합니다. 카이스퀘어, Phi, Cramer's V가 모두 유의수준이 같습니다. 다만, 2x2와 같은 특정 상황에서 Phi값이 피어슨 상관계수와 같기 때문에 해석에 용이함이 있습니다. 이 부분은 효과크기와 관계되어 있는데요, 2x2 상황에서 상관해석하듯이 Phi값 해석이 된다는 소리입니다. 카이스퀘어보다는 훨씬 낫겠죠. 강사님이 동질성연구와 상관성연구를 헷갈리신 것 아닌가 하는 생각이 듭니다. 유의수준이 같기 때문에 결과적으로는 어차피 같더라도 동질성 연구와 상관성 연구를 명확히 이해하시고 구분해서 사용하시는 것이 좋을 듯 합니다. 저도 댓글 답 드리려고 오래간만에 카이스퀘어 관련 내용 찾아보면서 새로운 내용 많이 배웠습니다.^^ 구글에 cramer's v vs chi-square로 검색하시면 좋은 내용 많이 나옵니다. www.people.vcu.edu/~pdattalo/702SuppRead/MeasAssoc/NominalAssoc.html 여기에도 좋은 내용 많고요, 성태제(2007). 현대 기초통계학의 이해와 적용. 개정5판. 교육과학사. 에도 내용 잘 정리되어 있습니다. 성태제 교수님 책은 개정판이 몇번 더 나왔을 겁니다.